package ds_industry_2025.ds.ds01.sjwj

import org.apache.spark.ml.Pipeline
import org.apache.spark.ml.linalg._
import org.apache.spark.ml.feature.{LabeledPoint, Normalizer, VectorAssembler}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types.DoubleType
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}

import java.util.Properties
/*
      1、根据子任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，
      不考虑相同的商品买了多少次），并根据Hive的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，
      并剔除用户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的
      余弦相似度累加再求均值，输出均值前5商品id作为推荐使用，将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应
      的任务序号下。

结果格式如下：
------------------------推荐Top5结果如下------------------------
相似度top1(商品id：1，平均相似度：0.983456)
相似度top2(商品id：71，平均相似度：0.782672)
相似度top3(商品id：22，平均相似度：0.7635246)
相似度top4(商品id：351，平均相似度：0.7335748)
相似度top5(商品id：14，平均相似度：0.522356)
 */
object t3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark= SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("t3")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    val conn = new Properties()
    conn.setProperty("user", "root")
    conn.setProperty("password", "123456")
    conn.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")

    def read(name: String): DataFrame = {
      spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false", name, conn)
    }

    val order_info = read("order_info")
    val order_detail = read("order_detail")
    val user_info = read("user_info")
    val sku_info = read("sku_info")

    order_detail.show

    val users = user_info.select("id").distinct().withColumnRenamed("id", "id_1")
    val skus = sku_info.select("id").distinct().withColumnRenamed("id", "id_1")

    val order = users.join(order_info, order_info("user_id") === users("id_1"), "inner")
    val detail = skus.join(order_detail, skus("id_1") === order_detail("sku_id"), "inner")

    //    val source=order.join(detail)
    //      .select("user_id","sku_id")
    //      .distinct()

    val source = spark.table("tzgc.source").distinct()

    val user_6708_skus = source.filter(col("user_id") === 6708)
      .select("sku_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    val other_users = source.filter(col("user_id") !== 6708)
      .withColumn(
        "p",
        when(col("sku_id").cast(DoubleType).isin(user_6708_skus: _*), lit(1.0)).otherwise(lit(0.0))
      )
      .groupBy("user_id")
      .agg(sum("p").as("some"))
      .orderBy(desc("some"))
      .limit(10)
      .select("user_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    val other_skus = source.filter(col("user_id").cast(DoubleType).isin(other_users: _*))
      .select("sku_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    val sku_index = spark.table("tzgc.t2")

    val assembler = new VectorAssembler()
      .setInputCols(sku_index.columns.slice(1,sku_index.columns.length))
      .setOutputCol("features")

    val pipeline = new Pipeline()
      .setStages(Array(assembler))
      .fit(sku_index).transform(sku_index)

    //  todo 转化为标签数据方便做分类
    //  todo 将数据转化为labeledpoint方便做分类
    //  todo 这里有一个细节：label会默认把第一个字段转化为double,即使我里面是toInt,也会帮我转化为double,这就是
    //  todo 为什么在下面筛选数据的时候不需要转化为double,也可以直接筛选(在交叉连接之后的数据赛选)
    val mapData:Dataset[LabeledPoint]= pipeline.select("id", "features").map(
      r => {
        new LabeledPoint(r(0).toString.toInt, r(1).asInstanceOf[Vector])
      }
    )

    //  todo 数据归一化
    val normalizer = new Normalizer()
      .setInputCol("features")
      .setOutputCol("features_nor")
      .setP(2.0)

    val sku_t = normalizer.transform(mapData)
      .select("label","features_nor")
      .withColumnRenamed("features_nor","f")

    spark.udf.register(
      "cos",
      (v1:DenseVector,v2:DenseVector) => {
        1 - breeze.linalg.functions.cosineDistance(
          breeze.linalg.DenseVector(v1.values),
          breeze.linalg.DenseVector(v2.values)
        )
      }
    )

    val result = sku_t.crossJoin(sku_t)
      .toDF("label", "f", "label2", "f2")
      .filter(col("label") !== col("label2"))
      .withColumn("cos", expr("cos(f,f2)"))
      .filter(col("label").isin(user_6708_skus: _*))
      .filter(!col("label2").isin(user_6708_skus: _*) && col("label2").isin(other_skus: _*))
      .groupBy("label2")
      .agg(avg("cos").as("avg_cos"))
      .orderBy(desc("avg_cos"))
      .limit(5)

    println("-----------推荐top5结果如下-------------")
    result.collect().zipWithIndex.foreach{
      case (r,index) =>
        val id=r.getAs[Double](0).toInt
        val cos=r.getAs[Double](1)
        val str=s"相似度top${index+1}(商品id:${id}，平均相似度:${cos})"
        println(str)
    }

    spark.close()
  }

}
